De efficiëntie van de toeleveringsketen transformeren
In een zeer competitieve markt die wordt gekenmerkt door het aanhoudende streven van bedrijven naar hogere winstmarges, kostenreductie en het leveren van geweldige klantervaringen, bieden disruptieve technologieën zoals Machine Learning (ML) en Kunstmatige Intelligentie (AI) belangrijke kansen.
Het belangrijkste doel van het gebruik van AI en Machine Learning in de supply chain is het verhogen van de efficiëntie en productiviteit. Ten eerste kan het integreren van machinaal leren in supply chain management helpen bij het automatiseren van een aantal repetitieve taken, waardoor bedrijven zich kunnen concentreren op meer strategische en consequente bedrijfsactiviteiten. Op AI gebaseerde systemen kunnen het hele supply chain-proces verbeteren. Bovendien kunnen ze inefficiënties minimaliseren door intelligente automatisering en zichtbaarheid en inzichten bieden die goede planning en besluitvorming mogelijk maken.
AI en Machine Learning hebben het potentieel om een transformerende impact te hebben op een aantal cruciale gebieden, waaronder vraagvoorspelling en voorraadoptimalisatie.
AI- en ML-transformatie in prognoses en voorraadoptimalisatie
De integratie van nieuwe technologieën voor kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML) brengt transformatieve voordelen met zich mee op het gebied van statistische prognoses en voorraadoptimalisatie:
Verbeterde nauwkeurigheid
AI- en ML-algoritmen kunnen complexe datasets met opmerkelijke nauwkeurigheid analyseren, wat leidt tot nauwkeurigere vraagvoorspellingen. Deze technologieën kunnen ingewikkelde patronen en factoren identificeren die traditionele statistische methoden mogelijk over het hoofd zien, waardoor de nauwkeurigheid van voorspellingen wordt verbeterd en de voorraadniveaus dienovereenkomstig worden geoptimaliseerd.
Gegevensintegratie en inzichten
AI en ML kunnen grote hoeveelheden gegevens uit meerdere bronnen verwerken en analyseren, waarbij informatie uit verschillende kanalen wordt geïntegreerd. Deze uitgebreide analyse biedt diepere inzichten in klantgedrag, externe factoren en marktdynamiek, wat leidt tot nauwkeurigere voorspellingen en geoptimaliseerde voorraadstrategieën.
Aanpassingsvermogen aan dynamische trends
AI en ML maken realtime aanpassing aan veranderende markttrends, seizoensinvloeden en vraagpatronen mogelijk. Deze flexibiliteit verbetert de effectiviteit van zowel forecasting als voorraadoptimalisatie, waardoor strategieën in lijn blijven met de huidige marktomstandigheden.
Continu lerende
AI- en ML-algoritmen leren voortdurend en passen zich voortdurend aan op basis van nieuwe gegevensinvoer en -resultaten. Dit iteratieve leerproces verbetert de nauwkeurigheid en effectiviteit van prognoses en voorraadoptimalisatie in de loop van de tijd, waardoor bedrijven voorop kunnen blijven lopen in dynamische markten.
Automatisering en efficiëntie
AI- en ML-technologieën automatiseren een groot deel van het prognose- en optimalisatieproces. Dit bespaart niet alleen tijd en vermindert handarbeid, maar zorgt er ook voor dat er sneller kan worden gereageerd op veranderingen in vraag of aanbod. Automatisering stelt bedrijven in staat responsiever en wendbaarder te zijn in hun besluitvorming
Verminderd Bullwhip-effect
AI en ML kunnen het bullwhip-effect helpen verzachten, dat wil zeggen de grotere vraagvariabiliteit die wordt waargenomen naarmate men hogerop in de toeleveringsketen komt. Door de nauwkeurigheid van de prognoses te verbeteren en de voorraad in de hele keten te optimaliseren, verminderen deze technologieën schommelingen en verbeteren ze de stabiliteit van de supply chain.
In wezen zorgt de integratie van AI- en ML-technologieën in statistische prognoses en voorraadoptimalisatie voor ongekende nauwkeurigheid, aanpassingsvermogen, automatisering en inzichten op deze gebieden, wat uiteindelijk leidt tot een efficiënter en responsiever supply chain management.
Geavanceerde machine learning van Smart Software
Smart Software heeft ingebouwde machine learning-algoritmen die significante veranderingen in de aard van de vraag naar een artikel kunnen detecteren. De Machine Learning-modellen van Smart Software passen de beslissing over welke historische gegevens moeten worden gebruikt, massaal aan, wat nauwkeurigere voorspellingen voor alle items oplevert.
Smart Software verbetert de nauwkeurigheid van prognoses door dagelijkse vraag- en aanbodsignalen te integreren, waardoor de grenzen van traditionele probabilistische voorspellingsmethoden worden verlegd. Deze vooruitgang leidt tot nauwkeurigere schattingen van de gemiddelde vraag en een meer realistische beoordeling van de prognoseonzekerheid. Door rekening te houden met verschillende tijdsbestekken en seizoenspatronen, zijn de resulterende voorspellingen verfijnder en beter afgestemd op de werkelijke vraagpatronen.
Als reactie op het snel veranderende zakelijke landschap, waar activiteiten in een versneld tempo worden uitgevoerd en vraagpatronen met tussenpozen zijn gegroeid als gevolg van de toename van SKU-variaties, past Smart Software zich aan door zijn berekeningen te baseren op dagelijkse gegevens. Deze aanpak maakt de simulatie van de dagelijkse behoeften over toekomstige perioden mogelijk, waardoor proactieve aanpassingen aan bestelniveaus worden vergemakkelijkt of processen worden versneld. Deze verhoogde responsiviteit maakt koerscorrecties veel eerder mogelijk dan conventionele methoden, wat culmineert in geoptimaliseerde voorraadniveaus.
Smart Software erkent het potentieel dat vraagpatronen aanzienlijke verschuivingen kunnen ondergaan die oudere observaties over het hoofd kunnen zien. Smart Software maakt gebruik van machine learning-algoritmen voor geautomatiseerde detectie van regimeveranderingen. Door gegevens uit verouderde economische regimes te identificeren en uit te sluiten, vermindert deze methode vertekeningen in prognoses en zorgt ervoor dat alleen relevante gegevens bijdragen aan de vraagevaluatie van elk item.
Smart Software onderscheidt zich door een maatwerkaanpak voor het gebruik van historische data, waarbij het afstapt van een generieke strategie. Via zijn machine learning-modellen bepaalt het op bekwame wijze de meest relevante historische gegevens voor elk specifiek item. Deze gepersonaliseerde methodologie verbetert de nauwkeurigheid van de prognoses aanzienlijk, omdat er rekening wordt gehouden met de verschillende vraagkenmerken van elk product. In synergie harmoniseert de uitgebreide methodologie van Smart Software, die dagelijkse data-integratie, adaptieve voorspellingstechnieken, detectie van regimeveranderingen en op maat gemaakte historische data-applicaties omvat, om het voorraadbeheer te optimaliseren. Deze synthese culmineert in een toeleveringsketen die de vruchten plukt van voorspellingen die niet alleen uitblinken in precisie en reactievermogen, maar ook zijn afgestemd op de steeds veranderende dynamiek van vraagschommelingen.
Wit papier: Smart Software Gen2
In deze whitepaper introduceren we ‘Gen2’, onze volgende generatie probabilistische modelleringstechnologie die het Smart IP&O Platform aandrijft. We vertellen over de evolutie van de voorspellingsmethoden van Smart Software en beschrijven hoe Gen2 de mogelijkheden die Gen1 zo nuttig hebben gemaakt voor zoveel bedrijven aanzienlijk uitbreidt. Ten slotte zullen we ook een overzicht op hoog niveau geven van de waarschijnlijkheidswiskunde achter Gen2. Vul dit formulier in en wij sturen u het document per e-mail.
Smart IP&O, een modulair platform voor voorraadplanning en -optimalisatie
Neem vandaag nog contact met ons op voor meer informatie
Vraagt u een demo aan, dan laat een van onze specialisten u aan de hand van uw eigen inventory data zien hoe Smart u daarbij kan helpen!